בינה מלאכותית (AI) מתחילה כהזדמנות מרגשת עבור מייסדי טכנולוגיה רבים ומובילי מוצרים. חברות בשלב מוקדם ואמצעי משיקות לעתים קרובות יוזמות AI בציפייה לאפשר אוטומציה חכמה יותר וחדשנות פורצת דרך. עם זאת, מקובל שההתרגשות הראשונית הזו דועכת, ומוחלפת בתסכול או בספקנות לגבי הערך המוחשי של AI. ההבנה מדוע השינוי הזה מתרחש - וכיצד ארגונים יכולים להתקדם מעבר לו - חיונית להשגת הצלחה מתמשכת עם AI.

מדוע מתפתחת סלידת AI

האתגר אינו היעדר פוטנציאל AI - AI נותרה טכנולוגיה עוצמתית ומהפכנית. במקום זאת, הניתוק בין ציפיות גבוהות לתוצאות המעשיות מוביל לרוב לאכזבה. גורמים אופייניים התורמים לסלידת AI כוללים:

• החזר השקעה לא ברור (ROI): ללא מדדים מוגדרים היטב, ארגונים מתקשים להעריך את האפקטיביות של AI או להצדיק השקעה נוספת.

• יוזמות מקוטעות: צוותים שונים עשויים להמשיך בפרויקטים של AI באופן עצמאי, וכתוצאה מכך התקדמות לא אחידה ושיתוף ידע מוגבל.

• אילוצי משאבים: צוותי מדעי נתונים והנדסה קטנים יותר מאזנים לעתים קרובות פיתוח AI עם אחריות אחרת, ומגבילים את המיקוד והיכולת הן לאב-טיפוס והן לתחזוקה ארוכת טווח.

נושאים אלה יכולים ליצור את התפיסה כי AI הוא יותר הייפ מאשר יתרון מעשי - מבטיח פתרונות חדשניים אך מספק השפעה תפעולית מוגבלת.

כיצד להתגבר על סלידת AI

המפתח להיפוך הספקנות של AI טמון באימוץ גישה ברורה וממוקדת עסקית. ארגונים מצליחים מתקדמים מעבר לניסויים על ידי קישור מאמצי AI ישירות ליעדים אסטרטגיים עם תוצאות מדידות. צעדים מעשיים כוללים:

• הגדר יעדים ברורים וניתנים לכימות: התאם כל יוזמת AI עם מדדי ביצועים מרכזיים ספציפיים (KPI), כגון הגדלת שימור הלקוחות או הפחתת עלויות תפעול.

• התמקדו במקרי שימוש בעלי השפעה גבוהה: תעדוף פרויקטים של AI המתייחסים לצרכים עסקיים יקרי ערך ומציאותיים במקום לרדוף אחר כל מגמה מתעוררת.

• שילוב משלוח עם הפעלה: שלבו פיתוח מעשי של AI עם פעילויות לבניית מיומנויות כדי לטפח מומחיות פנימית וביטחון.

ב- iForAI אנו מדגישים מתודולוגיה משולבת זו. לקוחותינו נהנים מפריסות פיילוט מהירות, תוצאות עסקיות ניתנות למדידה ופיתוח יכולות מתמשך, המסייעים בהפיכת AI מקונספט לנכס תפעולי בר קיימא.

שמירה על מומנטום באמצעות ביצוע מובנה

שמירה על אימוץ AI דורשת ביצוע ממושמע הנתמך על ידי מסגרות כמו מודלים של בגרות AI. מודלים אלה מאפשרים לארגונים להעריך את היכולות הנוכחיות שלהם, לזהות פערי מיומנויות או תהליכים ולהקים זרימות עבודה של AI מדרגיות בהתאמה לפונקציות עסקיות מרכזיות.

חשוב לא פחות הוא העצמת צוותים באמצעות למידה מעשית - באמצעות סדנאות, האקתונים ותדריכי מנהיגות - שמבהירים מושגי AI ומעודדים שיתוף פעולה בין תפקודים. פעילויות אלה מפחיתות את אי הוודאות ומטפחות תרבות המצוידת לשילוב AI מוצלח.

מסקנה: הפיכת הספקנות ליתרון אסטרטגי

סלידת AI מדגישה את הצורך בגישה אסטרטגית יותר, משולבת ומונעת תוצאות. עבור מובילי טכנולוגיה המנהלים משאבים מוגבלים וציפיות גבוהות, הדרך קדימה כוללת מיקוד מאמצי AI בערך עסקי מדיד והשקעה בכישוריהם של אנשים.

על ידי התקדמות מפיילוטים מבודדים לתוכניות AI מובנות המתמקדות בהשפעה, ארגונים יכולים לחשוף את היתרונות של אוטומציה - להאיץ את זמן היציאה לשוק, להניע חדשנות ותמיכה בצמיחה משמעותית.

פיתוח מפת דרכים מעשית של AI המותאמת לצרכי הארגון שלך הוא צעד חיוני לקראת מימוש היתרונות הללו. שיתוף פעולה עם שותפים מנוסים ואימוץ מסגרות מוכחות יכול לסייע בהפיכת שאיפות AI ליתרון עסקי מתמשך.